一、引言 当数据库运行慢时,我们需要找出其中的性能瓶颈。找出性能瓶颈的第一步就是找出数据库正在忙什么,然后再找出其中最慢的操作进行优化。MongoDB提供了数据库分析器收集在实例上执行的写操作、游标、命令等详细信息。MongoDB数据库分析器可以在实例级
一、引言
当数据库运行慢时,我们需要找出其中的性能瓶颈。找出性能瓶颈的第一步就是找出数据库正在忙什么,然后再找出其中最慢的操作进行优化。MongoDB提供了数据库分析器收集在实例上执行的写操作、游标、命令等详细信息。MongoDB数据库分析器可以在实例级别打开,也可以在数据库级别打开。
MongoDB数据库分析器可以设置三个级别:
0 - 分析器处在关闭状态,不收集任何数据
1 - 仅仅收集较慢操作的分析数据。默认情况下如果一个操作花费的时间超过100ms,就认为是较慢的操作。
2 - 收集所有数据库操作的分析数据。
二、system.profile集合
MongoDB数据库分析器收集的数据将存放在system.profile集合中。system.profile是一个固定大小的集合,数据将循环写入该集合。当用完所有分配的空间后,MongoDB将会覆盖集合中最老的文档。默认情况下,system.profile集合大小为4M。
system.profile集合常用的字段包括:
ts:数据库操作发生的时间戳
op:操作类型,可能的取值为insert,query,update,remove,getmore,command
ns:操作对象的名字
query:查询语句
nreturned:返回的文档数
nscanned:为执行操作扫描的文档数
millis:执行操作花费的时间
三、设置数据库分析器级别
MongoDB数据库分析器具有三个级别,可以通过mongo Shell设置:
db.getProfilingLevel():获取当前的profile级别
db.getProfilingStatus():获取当前的profile级别,同时返回slowms阈值。
db.setProfilingLevel():设置profile级别
我们可以尝试着把分析器级别设置为1,把slowms设置为500ms:
db.setProfilingLevel(1,500)
{ "was" : 0, "slowms" : 100, "ok" : 1 }
执行结果中was字段显示原分析器级别为0,slowms字段显示原慢操作阈值为100ms。使db.getProfilingStatus()查询新的分析器设置:
db.getProfilingStatus()
{ "was" : 1, "slowms" : 500 }
执行结果显示分析器级别已设置为1,表明mongodb将记录执行时间超过500ms的所有操作。
四、查看分析器数据并进行分析
首先我们进行初始的数据准备,建立mydb库,在其中建test集合,并插入1000万条数据:
use mydb
db.test.drop()
for (var i=1;i
清空system.profile集合,设置分析级别为2,慢操作的阈值为100ms:
use mydb
db.setProfilingLevel(0)
db.system.profile.drop()
db.setProfilingLevel(2,100)
在没有索引的情况下查询empno大于99999999的文档:
db.test.find({empno:{$gt:9999999}})
查询到一条结果,因此网络:
{ "_id" : ObjectId("523ad4d465fdfe550ae05d97"), "empno" : 10000000, "name" : 10000000, "address" : "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA" }
在empno创建索引:
db.test.ensureIndex({empno:1})
重新查询empno大于99999999的文档得到的结果相同。
查询system.profile中存储的分析数据,按照发生的时间排序:
db.system.profile.find().limit(10).sort( { ts : 1 } ).pretty()
得到结果:
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(44),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(2),
"w" : NumberLong(57806)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:47:00.656Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.test",
"query" : {
"empno" : {
"$gt" : 9999999
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 10000000,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 29,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(59258536),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(29469480),
"w" : NumberLong(6)
}
},
"nreturned" : 1,
"responseLength" : 112,
"millis" : 29861,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:47:21.476Z"),
"client" : "127.0.0.1",
"allUsers" : [ ],
"user" : ""
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(171),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(8),
"w" : NumberLong(4)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:48:00.661Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(41),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(3),
"w" : NumberLong(2)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:49:00.677Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "insert",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"v" : 1,
"key" : {
"empno" : 1
},
"ns" : "mydb.test",
"name" : "empno_1"
},
"ninserted" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(0),
"w" : NumberLong(145940925)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(0),
"w" : NumberLong(292871)
}
},
"millis" : 145977,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:51:37.246Z"),
"client" : "127.0.0.1",
"allUsers" : [ ],
"user" : ""
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 2,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 1,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(598801),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(96316198),
"w" : NumberLong(13)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 1107,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:51:38.122Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.system.indexes",
"query" : {
"expireAfterSeconds" : {
"$exists" : true
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 2,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(54),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(3),
"w" : NumberLong(2)
}
},
"nreturned" : 0,
"responseLength" : 20,
"millis" : 0,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:52:38.260Z"),
"client" : "0.0.0.0",
"allUsers" : [
{
"user" : "__system",
"userSource" : "local"
}
],
"user" : "__system@local"
}
{
"op" : "query",
"ns" : "mydb.test",
"query" : {
"empno" : {
"$gt" : 9999999
}
},
"ntoreturn" : 0,
"ntoskip" : 0,
"nscanned" : 1,
"keyUpdates" : 0,
"numYield" : 0,
"lockStats" : {
"timeLockedMicros" : {
"r" : NumberLong(125810),
"w" : NumberLong(0)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"r" : NumberLong(4),
"w" : NumberLong(6)
}
},
"nreturned" : 1,
"responseLength" : 112,
"millis" : 125,
"ts" : ISODate("2013-09-19T10:52:40.258Z"),
"client" : "127.0.0.1",
"allUsers" : [ ],
"user" : ""
}
我们看到执行的两次同样的查询和一次索引创建操作都在其中。
第一次查询的时间戳为2013-09-19T10:47:21.476Z,nscanned为1000万,nreturned为1 ,操作本身耗时29861ms。
上述查询是没有索引的情况下执行的,为优化查询,我们在empno上创建了索引。从system.profile查询结果可以看出创建索引的op为insert,操作的名字空间为mydb.system.indexes,创建的索引名称为empno_1。创建索引本身耗时145977ms。
我们第二次执行查询的时间戳为2013-09-19T10:52:40.258Z,nscanned为1,nreturned为1,操作本身耗时125ms。
从system.profile输出,我们可以看出有索引的查询要比没有索引的查询快很多。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。


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